サポーターの継続期間をデータ分析：関係性維持・深化へのヒント
なぜサポーターの「継続期間」に注目するのか
非営利活動を続ける上で、サポーターの皆様との関係性を長く、深く育んでいくことは非常に重要です。新しいサポーターとの出会いも大切ですが、すでに活動を応援してくださっている方々が、これからも継続して関わってくださることは、団体の安定した運営基盤となります。
しかし、「サポーターのデータはたくさんあるけれど、どのデータを見て、どう活用すれば、皆さんとより良い関係性を築いていけるのか分からない」という方もいらっしゃるかもしれません。特に、日々多くの業務に追われる中で、手元のデータをどのように分析し、具体的なアクションに繋げれば良いか悩むこともあるかと存じます。
そこで今回注目したいのが、「サポーターの継続期間」というデータです。サポーターの皆様がどのくらいの期間、団体を応援してくださっているのかを知ることは、関係性の現状を理解し、それぞれのステージに合った関わり方を考える上で、非常に有効な視点となります。継続期間の長さによって、サポーターの関心度や期待、抱える課題は変化していく可能性があるからです。
継続期間データとは何か？どこで確認できるのか？
サポーターの継続期間データとは、その方が初めて団体と関わった日（例えば、初回寄付日、初回イベント参加日、ニュースレター登録日など、団体の活動における「最初の接点」となる日）から現在までの期間を示すデータです。
このデータは、多くの非営利団体がお持ちのサポーターリストやデータベースに含まれている可能性が高いです。
* CRMシステム: サポーター管理のためにCRMシステムを導入している場合、多くの場合、初回接触日や初回活動日などのデータが記録されており、容易に継続期間を算出できます。
* Excelリスト: Excelなどでサポーター情報を管理している場合も、「初回寄付日」や「登録日」といった日付データがあれば、今日の日付と比較して継続期間を計算することが可能です。例えば、ExcelのDATEDIF関数などを使えば、簡単に年数や月数を算出できます。
継続期間でサポーターをセグメント化する
継続期間を分析する第一歩として、サポーターをいくつかのグループ（セグメント）に分けてみましょう。継続期間によって、団体の活動に対する理解度や期待、求める情報などが異なると考えられるからです。
セグメント分けの具体的な期間設定は、団体の活動内容やサポーターとの関わり方によって最適解が異なりますが、一般的な例としては以下のような区分が考えられます。
- 初期サポーター: 継続期間 〜1年未満
- 中期サポーター: 継続期間 1年〜3年未満
- 長期サポーター: 継続期間 3年以上
なぜこのような区分にするのか、あるいは別の期間にするのかは、過去の経験や仮説に基づいて設定してみましょう。「1年経つと関わり方が変わる人が多い気がする」「3年以上続けてくださっている方は特に熱心な方が多い」といった感覚を、分析で検証するイメージです。
Excelでセグメント分けを行うには、例えば継続期間を計算した列を追加し、その期間に応じてVLOOKUP関数やIF関数を使ってセグメント名を割り当てる、といった方法が考えられます。その後、ピボットテーブルを使えば、各セグメントに属するサポーターの人数を集計できます。
セグメントごとの特徴をデータで読み解く
サポーターを継続期間でセグメント分けしたら、次に各セグメントのサポーターがどのような特徴を持っているのかを他のデータと組み合わせて分析してみましょう。これにより、期間ごとのサポーター像がより具体的に見えてきます。
分析する視点としては、以下のようなものが考えられます。
- 寄付データ:
- セグメントごとの平均寄付額はどうか？
- 寄付頻度（単発寄付が多いか、継続寄付が多いか）に違いはあるか？
- 最も古い寄付日、最も新しい寄付日などに傾向はあるか？
- 活動履歴データ:
- イベント（オンライン・オフライン問わず）への参加率はどうか？
- ボランティア活動への参加率はどうか？
- 特定のプログラムやプロジェクトへの関与度に違いはあるか？
- コミュニケーションデータ:
- ニュースレターの開封率・クリック率はどうか？
- DMやアンケートへの反応率はどうか？
- Webサイトの訪問頻度や閲覧コンテンツに違いはあるか？
例えば、分析の結果、「初期サポーターはイベント参加率が高いが、ニュースレターの開封率が他のセグメントより低い」「長期サポーターは寄付額は高いが、最近のイベント参加率は減少傾向にある」といった特徴が見つかるかもしれません。
これらのデータから、各セグメントのサポーターが「何に興味がありそうか」「どのような情報に関心を持つか」「どのような課題を抱えているか」といった仮説を立てることができます。初期サポーターは団体の「活動そのもの」に興味があるが、情報過多でニュースレターを読みきれていないのかもしれません。長期サポーターは活動成果への関心は高いが、イベント参加の機会が減っているのかもしれません。
分析結果に基づく具体的なアクションを考える
継続期間セグメントごとの特徴がデータから見えてきたら、そのインサイト（洞察）を基に、関係性維持・深化のための具体的なアクションを考えましょう。セグメントごとに異なるアプローチをとることで、サポーター一人ひとりに寄り添ったコミュニケーションが可能になります。
- 初期サポーター（〜1年未満）へのアプローチ例:
- 団体のミッションや活動内容を分かりやすく伝える情報発信を強化する。
- 気軽に参加できるオンライン説明会や活動紹介イベントを企画する。
- 初回寄付や初回参加へのお礼と、今後どのような関わり方ができるかを紹介するフォローアップメールを送る。
- 成功事例や活動の成果を具体的に伝えるコンテンツを届ける。
- 中期サポーター（1年〜3年未満）へのアプローチ例:
- より深い活動への関わり（ボランティア、プロボノ、アンバサダーなど）の機会を紹介する。
- 活動報告会や成果共有会など、団体の「今」や「これから」をより詳しく伝える機会を設ける。
- サポーター限定の交流会や意見交換会を企画し、双方向のコミュニケーションを促す。
- 団体の課題や今後の展望を共有し、共に解決策を考えるパートナーシップの意識を高める。
- 長期サポーター（3年以上）へのアプローチ例:
- 長年の応援に対する深い感謝を伝える特別なメッセージやサンキューギフトを送る。
- 活動の成果報告において、継続的な応援がどのように貢献しているかを具体的に伝える。
- 団体の運営や戦略について意見を伺う機会（アドバイザリーボードや懇談会など）を設ける。
- 他のサポーターへのメンターやリーダーとしての役割をお願いするなど、更なる貢献機会を提供する。
これらのアクションはあくまで一例です。分析で得られた各セグメントの特徴（例えば、特定の期間のサポーターだけがイベント参加率が極端に低いなど）に合わせて、より具体的な施策を検討することが重要です。
分析とアクションを継続する
サポーターの継続期間分析は、一度行えば終わりではありません。サポーターの皆さんの状況は常に変化しています。定期的に継続期間によるセグメント分けを行い、他のデータと組み合わせて分析することで、関係性の変化を捉え続けることができます。
また、分析結果に基づいて実施したアクションが、実際にサポーターのエンゲージメントや関係性の深化に繋がったのかを検証することも大切です。例えば、中期サポーター向けに企画した交流会の参加率や、その後の継続寄付率に変化が見られたかなどを測定します。
完璧な分析ツールや高度な統計知識がなくても、手元にあるExcelなどのデータとツールを活用し、サポーターの継続期間という視点から分析を始めることは十分に可能です。まずはシンプルなセグメント分けから始め、見えてきた特徴に基づいて小さなアクションを試してみてください。
まとめ：継続期間分析でサポーターとの関係性をさらに豊かに
サポーターの継続期間をデータで分析することは、一人ひとりのサポーターが団体の活動とどのように関わり、どのような段階にいるのかを理解するための有効な手段です。継続期間に基づいてサポーターをセグメント化し、それぞれのグループの特徴を他のデータと組み合わせて読み解くことで、よりパーソナルで効果的なコミュニケーション戦略を立てることができます。
データ分析の結果は、決して冷たい数字ではなく、サポーターの皆様が歩んできた「応援の道のり」を示唆する温かいヒントです。手元にある継続期間データを活用し、サポーターの皆様との関係性をさらに深め、非営利活動の輪を豊かに広げていくための一歩を踏み出してみましょう。